一家北京国企，正在打造中国特色的新型AI工厂｜甲子光年

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通过“1个AI底座+2大产业平台”的创新模式，北电数智展示了其在AI基础设施、模型开发和场景验证上的全链条服务能力。

编辑｜赵健

编辑｜王博

这几天，2025中关村论坛年会是科技行业热议的活动。

除了关注重磅成果发布之外，和很多现场观众一样，「甲子光年」也期待在现场看到更多的科技产业新风向。

在3月29日下午举行的2025年中关村论坛年会“人工智能主题日”主论坛未来人工智能先锋论坛上，大家就注意到了算力领域的一项成果发布——北京人工智能公共算力平台生态网络。

北京人工智能公共算力平台生态网络的前身是北京人工智能公共算力平台，这次发布尤其突出了“生态网络”。

“生态网络”并非一个新概念，但想要做好并不容易，一方面自身要具备强大的技术能力，一方面也要有连接和赋能产业的能力。

在本次论坛上，创新工场董事长兼零一万物CEO李开复就直言，AI推动人类社会进步，而大家要“Make AI Work”。

而“Work”就离不开“Factory”，也就是AI工厂。

这也是英伟达正在布局的事情。

去年的英伟达GTC，英伟达创始人、CEO黄仁勋就提出：“未来，数据中心将成为AI工厂。AI 工厂的使命是创造收入，同时也创造智能。”

而在今年的英伟达GTC上，黄仁勋更是重新定义了英伟达，他很直接地说：“大家不是一家芯片企业，而是一家算法企业。”

这个表态很有意思，这说明，除了在技术和产品层面继续推出高性能芯片来打造AI工厂之外，黄仁勋更多考虑的是生态与合作。

他认为，英伟达在整个技术栈和各个行业中提供基础技术，虽然英伟达构建了完整的技术体系，但英伟达始终以客户希翼的方式将其提供给世界，“大家不是一家解决方案企业，大家提供核心技术，并与生态系统合作创建解决方案。”

在2025中关村论坛年会期间，「甲子光年」在一家北京国企——北电数智的身上看到了AI产业服务商的特质。

大家一直对北电数智有关注。在2023年成立之初，北电数智就提出打造AI工厂。

去年的中关村论坛年会，北电数智展示了北京数字经济算力中心项目、先进计算迭代验证平台、可信数据空间三大重点项目。当时，北电数智董事长荆磊就做了一个形象的比喻，AI工厂、AI场景和AI可信三块业务分别是北电数智碗里、锅里和田里的业务。

时隔一年再次亮相，北电数智这一次带来了全新的运营模式——“1个AI底座+2大产业平台”。

具体来说，“1个AI底座”是聚集了算力、算法、数据等全栈AI能力，以及AI可信数据服务相结合的AI基础设施；“2大产业平台”是在AI底座的基础上所形成的产品与解决方案的综合服务平台，一是面向政务政务、医疗、金融、学问、工业制造等传统行业的赋能平台，二是面向低空经济、具身智能、AI4S（AI for Science）等新兴产业的加速平台。

不难看出，AI底座指向技术创新，而两大产业平台则是技术能力在不同垂直产业的落地实践。

基于“1个AI底座+2大产业平台”，北电数智规划设计与建设运营的北京数字经济算力中心在上个月正式落地。这个坐落于朝阳区酒仙桥的智算中心，是北京市五环内唯一一个千P（PFlops）以上算力的商用智算中心，是北京乃至全国范围内智算中心的旗舰标杆项目。

尽管中国算力服务企业发展迅速，但在核心技术自主可控、区域协调发展、绿色低碳转型、应用生态构建以及安全可靠性等方面仍然面临不少挑战，这也是必须要面对的客观事实。

2024年中央经济工作会议指出要“推动科技创新和产业创新融合发展”，并将“以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系”作为部署的重点任务之一。

如果说去年的北电数智在探索算力服务“最优解”，那么今年的北电数智就是在打造中国特色的新型AI工厂。

1.从算力中心到AI工厂

「甲子光年」一直在关注北电数智，这次北电数智新提出的“1个AI底座+2大产业平台”也引发了大家的兴趣。

大家了解到，北电数智之所以要提出“1个AI底座+2大产业平台”的创新运营模式，是因为人工智能技术与产业的融合面临着现实的挑战，这些挑战来自于人工智能三要素——算力、算法与数据的各个层面。

第一重挑战来自于算力基础设施，传统的粗放式管理的算力中心建设模式已经不再适应新质生产力的需求。

在2023年之前的传统数据中心，主要依赖通用型CPU作为核心算力芯片，侧重于稳定、可靠的IT服务，如数据存储、分发和基础云计算，其任务多为线性逻辑运算，比如金融交易处理、企业ERP系统，对并行计算需求较低；而此后兴起的智算中心则以GPU、TPU、NPU等专用AI芯片为核心，专注于AI模型的训练与推理，需处理海量非结构化数据，比如图像、语音、视频等。

智算中心的升级不只是从CPU到GPU的升级，而是包含整个中心的架构设计、硬件基础设施、App工具链等全产业链的升级。今天市场上很多算力中心，仍然在用传统模式建设，导致利用率很低。有数据显示，2024年，中国新建成了200多个算力中心，点亮率却不足20%。

第二重挑战来自于AI大模型部署与应用的供需错位。

比如DeepSeek一体机，因为能够预装优化后的模型与工具链，部分满足数据敏感行业快速接入DeepSeek进行智能化尝试的阶段性需求，因而在市场上非常火爆。

但是，北电数智CTO谢东指出，实际上一体机并不适用基于MoE架构的DeepSeek模型。一体机的单个节点，通常仅8张卡，只能勉强装下不同的专家，会限制MoE模型实力的发挥。

谢东告诉「甲子光年」：“一体机能快速帮助数据敏感企业进行智能化尝鲜，但对企业和政府而言，需要的并不是一个聊天机器人，更重要的是AI系统。一体机所能提供的功能多为单点应用，距离系统应用有较大差距，无法覆盖数智化转型的整个工作流程。”

第三重挑战在于数据，数据是AI发展必不可少的“燃料”，但也面临数据孤岛、数据安全等方面的难题。

北电数智调研发现，国内数据生态构成较为复杂，主要分为三类：首先是政府管理的社会运行数据；其次是能源、制造等核心产业大型国企积累的专有数据；第三是互联网企业所掌握的庞大用户数据集。这三者如同各自为营的信息烟囱，彼此间缺乏有效的互通。同时，在国际环境日趋复杂的今天，企业对数据安全和独立性的考量愈发严格，进一步限制了数据的流动。

北电数智CMO杨震如此总结：“数据挖掘价值的四大痛点是‘供不出、流不动、用不好，风险大’。”

面对以上种种挑战，AI技术与产业应该如何发展？

作为一家AI原生的企业，北电数智需要对过去的经验进行迭代与刷新。在2023年成立之初，北电数智就提出打造面向未来AI产业的新物种。北电数智将这一新物种定义为——AI工厂。

什么是AI工厂？如果把AI看作商品，AI工厂要出售的不只是常见的算力，而是包含了算力、模型、数据以及行业解决方案在内的全栈能力。因为单独的算力、模型或者数据服务，往往无法支撑一个完备的AI产业生态集群的发展需求。

英伟达这两年一直在强调AI工厂的概念。英伟达认为，如同工业革命时期的工厂一样，AI工厂将大规模生产token——人工智能的基本构成单元，这些token将被重构为音乐、文字、视频、研究成果、化学物质或蛋白质，驱动各种智能应用。

从英伟达到北电数智，AI工厂正在逐渐成为业内共识。不过，AI工厂本身也在迭代中，结合中国AI产业实际，打造中国特色的新型AI工厂就是北电数智在做的事情，这其中的方法论，就是北电数智所提出的“1个AI底座+2大产业平台”。

2.打造中国特色新型AI工厂的技术底座

北电数智CTO谢东告诉「甲子光年」，北电数智的“1个AI底座+2大产业平台”不是一个简单的技术栈，而是一个可以不断演进、持续学习、可被广泛调用的智能中枢。

AI底座就是AI大脑，是这套智能中枢的地基，包括算力、算法与数据等全栈AI基础设施与AI工具。

该AI底座的最大创新点，在于它是一次全国产芯片方案的“证明之战”，证明了国产芯片不仅能达到行业SOTA（最先进的）水平，而且做到了价格实惠。

这是中国算力服务企业和海外算力服务企业面临的最大不同点，也是中国算力服务企业必须要解的题目。

北电数智给出了这样的答案。

在算力层，北电数智可以提供国产的混元芯片方案，目前已经建成了全国最大的国产多芯片异构集群，并纳管3000卡规模，覆盖了30多款国内主流芯片评测，完成9款芯片测试。

异构集群芯片方案必须要捅破工程优化的技术天花板。因为不同的芯片之间有不同的App、不同的工具链、不同的功耗、不同的算子等等，需要一个大一统的调度平台。

北电数智CMO杨震告诉「甲子光年」：“大家通过大量的统一的通信库和算子补齐工作，实现了不同芯片之间的协同作战，整体提高了芯片的性能使用率。大家通过App加速基本能让国产芯片的性能普遍提升2-3倍，吞吐量提升7-8倍。不管使用哪个模型方案，客户完全感觉不到差异。”

混元异构集群的组建只是迈出了技术落地产业的第一步，主要满足模型的训练需求，为部分中大型AI企业提供模型训练、微调等算力服务。而更广阔的中小企业与个人开发者市场，需要的往往不是一个巨大的芯片集群，而是在芯片集群之上部署的AI模型推理服务。

因此，北电数智需要将市场主流模型与国产芯片集群进行一一适配。北电数智提供的AI工具链“宝塔·模型适配平台”，向下兼容多种硬件架构，解耦芯片与大模型，使大模型能够在不同的AI芯片上高效运行；向上支撑各大主流开发框架，降低企业和开发者的使用门槛，提供更大的灵活性。开发者既可以选择主流的基础大模型，也可以采用开源模型，打破算法层面的“烟囱难题”，实现不同模型间的自由切换。

以DeepSeek为例，虽然这是性能领先全球的模型，但同时这也是一个部署起来相当复杂的模型。在DeepSeek爆火之后，北电数智也第一时间实现了DeepSeek-V3/R1全尺寸模型与海光DCU、HUAWEI、壁仞科技、沐曦等国产芯片的混元算力适配，为开发者带来更多算力选择。

在算力与模型的极致工程化之后，北电数智也探索出了新的商业模式——token as a service，按照token消耗量计费。北电数智不仅做到了推理服务的按token收费，也做到了训练服务（主要是后训练与微调），也按照token收费。

这种模式对于算力服务商提出了极致的高要求，需要对算力集群进行精细化运营，最大化利用每一分算力。AI行业有一个模型算力利用率的指标MFU，行业的平均水平大概在30%左右。北电数智在混合推理的时候，MFU能够达到60%左右。换句话说，这是一张卡当两张来卖了。

杨震表示：“大家等于是把不同的集群打散，形成一块巨大的虚拟GPU，并通过云服务的方式，按效果计费（token式），客户只需关注自己的业务需求，无需关心底层的技术细节。”这种模式对中腰部客户和个人开发者尤为友好，不仅提高了客户的使用体验，也降低了他们的使用成本。

除了算力与模型，北电数智AI底座的另一个核心要素是数据。

2024年1月，北电数智开始打造一款名为可信数据空间的数据产品，并在7月的全球数字经济大会上向市场发布。两个月之后，国家数据局在数博会上提出可信数据空间，并在11月发布《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》。从时间线上来看，北电数智的可信数据空间是一个超前于市场的产品。

今年，可信数据空间进一步升级为全栈信创的可信数据服务，包括可信的数据空间、数据产品、数据托管等全方位的服务。该产品想要解决数据要素真正能够流动、交易与使用的问题，让过去沉睡的数据真正在产业内发挥价值。

在千P高性能混元算力集群全栈服务基础上，整合算力、算法、数据全栈AI能力和AI工具，配合可信数据服务，共同构成了北电数智的AI底座。

3.AI如何Work起来？

有了强大的技术底座，还需要回答一个问题：“AI的价值如何落地？”

这就是北电数智打造“传统产业赋能平台”和“新兴产业加速平台”这两大产业平台的初心。北电数智CMO杨震表示，之所以要以产业平台的模式来运营，核心目的还是要为市场提供全方位的支撑，而不同的企业会有不同的需求。

首先看传统产业赋能平台，这是北电数智面向制造、金融、政务、医疗等传统行业打造的能力转化平台，以垂类模型矩阵赋能传统产业。此举的目标很明确——让AI真正成为企业降本增效、提质增能的工具。

在医疗行业，北电数智为中日友好医院提供了涵盖算力、算法、数据的全栈AI基础设施底座平台和数据可信应用平台，打造出了面向医疗行业智能化转型需求的垂类行业解决方案“星火·医疗底座”。在这一垂类场景下，通过“星火·医疗底座”开发工具链，北电数智与中日友好医院共同构建了院内专属的大模型智能体平台“中日樱智Agent开发平台”。同时，北电数智深入推进大模型技术与临床应用融合，释放AI医疗潜能。

在影视学问产业，北电数智为北京市朝阳区AIGC视听产业创新中心搭建国产人工智能算力平台并提供运营服务，以行业模型赋能数字创意、影视制作等AI应用，让影视大模型能够在国产芯片上高效部署与运行，进而打造AIGC视听平台标杆。

北电数智CTO谢东表示，北电数智不是简单做“AI+”，而是通过对行业流程、常识体系的深度嵌入，实现从手工到智能的流程重构、从经验到数据驱动的决策辅助、从单点到端到端的服务再造，跟传统企业一起从“信息化”走向“智能化”。

其次是新兴产业领域，这也是新质生产力的代表企业，包括具身智能、低空经济、生物科技、AIfor Science等领域。

这些新兴产业有一个重要的共同点：节奏快，变化快。针对快速变化的市场需求，北电数智将聚焦构建共性技术体系，通过物理直觉模型、虚拟仿真环境、通用开发组件及智能数据工具链等核心能力，为智能体感知决策、人机协作、复杂系统建模等关键环节提供技术支撑。

比如面向具身智能，北电数智通过提供数据开发平台，以基于真实应用场景的行业产线和应用场景的数据，构建精准且具有物理真实性的仿真环境，为具身智能企业提供应用训练场。

谢东表示，北电数智不做“代替者”，而是要做加速器——让新产业从“想得到”到“做得成”，更快，更稳。

4.一家北京国企的底气与局气

北电数智是一家AI原生的国有企业，隶属于北京电控。北京电控是北京市最大的市属高科技企业，立足于“新中国电子工业摇篮”的酒仙桥，从上世纪50年代新中国成立初期的技术起步，到80年代改革开放初期的国际合作，北京电控始终站在技术发展的前沿，不断引领技术创新，推动产业繁荣。这种创新的内驱力依然在AI时代延续。

这是北电数智的底气。

作为北京的国企，北电数智还有局气的一面——豪爽、正直和守规矩，更通俗地说就是“有理有面儿”。

「甲子光年」之前曾曝光算力行业乱象，一些智算中心和利益相关方通过假租约、套补贴、卖绿电等方式获得不当利益，这其实影响了国内算力生态的健康发展。

北电数智也注意到了这些行业乱象，他们深知AI产业的发展并非靠一家企业的一己之力，所以在推动产业生共生共建的协同发展方面，北电数智投入了越来越多的精力，这也体现了一家国企的责任和担当，用北京话说就是“局气”。

值得一提的是，北电数智在运营智算中心时的“在地运营思维”。

在北电数智看来，当下火热的智算中心建设中，各地真正需要建设的并不只是一个智算中心，而是以智算中心为核心，辐射产业链上下游，聚集产、学、研融合的产业集群，形成具有各地特色的人工智能产业生态。

北电数智的人才和业务布局强调既要懂芯片、也要懂模型、还要懂数据，进行全栈布局，同时针对不仅是大厂客户，还有中腰部和小客户也都能提供“建、运、管”全生命周期的运营能力和产业协同能力，让智算中心成为真正的生产力中心。

为了打造既要懂技术、又要懂行业的人才铁军，北电数智把人才培养定为“1号位工程”。目前，北电数智打造了一批由产业专家、行业专家、管理专家构成的专家人才网络，BATH人才含量已超70%，包括IBM原全球副总裁、大中华区首席技术官谢东博士、著名人工智能领域专家窦德景教授、原百川智能副总裁邓江等均已加盟。

如今，北电数智已经走出北京，走向了更广阔的华南、华东市场。

今年2月，北电数智中标佛山人工智能智算中心项目。北电数智以“全栈AI工厂”理念突破传统算力中心仅关注硬件算效与能效局限，集成算力、模型和数据全栈能力，能够为智算中心打通从要素聚集到场景应用闭环，使之成为区域新质生产力发展中心。

同时，以传统产业赋能平台为依托，通过深度介入泛家居产业从产品设计、柔性生产，到供应链管理的全价值链环节，致力于推动其实现设计智能化、生产制造智能化、产业基因智能化，助力佛山泛家居产业全方位焕新提质。

截至目前，北电数智已有AI产业生态伙伴千余家，广泛覆盖了医疗、工业制造、影视、政务等传统行业，以及AI辅助药物研发、通用机器人与具身智能、无人驾驶、辅助诊疗AI智能体等明星赛道和高潜领域。

在今年的中关村论坛年会上，北电数智通过“1个AI底座+2大产业平台”的创新模式，展示了其在AI基础设施、模型开发和场景验证上的全链条服务能力。特别是“北京数字经济算力中心”作为城市级AI底座的代表，已经完成验收并成为北京市“三个100”重点项目，进一步巩固了北电数智在AI领域的技术领先地位。

与此同时，北电数智为传统产业和新兴产业提供了可复制的AI解决方案，不仅加速了“产业AI化”和“AI产业化”的进程，还为其他地区和企业提供了一个可借鉴的实践路径，有助于推动AI技术的普惠。

打造中国特色的新型AI工厂是北电数智现在正在做的事情，大家也很想知道驱动这家企业和员工的精神内核是什么。在采访结束后，大家发现在北电数智的办公区内有一面白板墙，上面画着北电数智从成立到现在的各种里程碑时刻和难忘瞬间，中间写着六个字：“建设数字中国。”

大家找到了答案。

（封面图及文中配图来源：北电数智）


来源：网易